最近剛經歷了一次非常特別的面試流程 —— xAI 的 Software Engineer 崗位。 作為 NG（new grad）第一次投遞，原本沒抱太大期望，結果 HR 主動聯繫我，整個面試形式都相當神奇，和以往常見的大廠面試完全不同。 下面就來分享一下我的完整經歷，給準備 xAI 或類似初創公司面試的同學一個參考。
電面（Phone Screen）
店面可以說是我見過最短、最高效的面試，前後只有 15 分鐘，HR 一上來就強調回答要簡潔，基本是“快問快答”的節奏。
- Q1：用 30 秒介紹一下你做過的最 technical 的專案
（很神奇，這裡完全沒有 follow up，感覺只是走個形式） - Q2：你最熟悉的兩個程式設計語言？
- Q3：用 C++ 和 Python 做過什麼部署到 production 的專案？
在大約 10 分鐘的時間里，對方一口氣問了十幾個問題，節奏很快，幾乎沒時間展開細節。 剩下 5 分鐘反而讓我來提問。
本來以為自己表現一般，結果意外收到了 onsite 邀請，還是去裸面（沒有額外準備）。
Onsite 面試流程
Round 1：九宮格 + Trie
這一輪出的題是「字母九宮格找單詞」，有點類似 Boggle。 給定一個 NxN 的字母棋盤和一個單詞詞典，要找出能在棋盤上拼出的所有單詞。
我直接上了 Trie + DFS 回溯。 Trie 用來快速判斷前綴是否存在，DFS 搜尋路徑，遇到不匹配的前綴就剪枝掉。
整體難度中等，不是特別常見，但 LeetCode 上刷到 Word Search II 之類的題，就能 cover。 算是比較順利。
Round 2：LRU Cache
這輪是很經典的 LRU Cache，要求實現 get(key) 和 put(key, value)，時間複雜度要 O（1）。
標準解法就是哈希表 + 雙向鏈表。 結果我在寫代碼的時候手快，某些情況下忘了更新尾指標。 偏偏我自己寫了 test case，差點自己把自己給掛了 。
這裡真的提醒大家：test case 一定要寫全，最好邊寫邊測，尤其是 corner case（比如 cache size=1，重複 put 同一個 key，多次淘汰等等）。 別等最後才測，那就來不及了。
Round 3：In-Memory DB with Nested Transaction
最後一輪有點偏系統設計：做一個記憶體資料庫，支援 SET / GET / BEGIN / ROLLBACK / COMMIT，還要支援嵌套事務。
我先寫了最基本的數據結構，然後跟面試官一起聊了很多擴展：比如如果要 持久化，可以加日誌（WAL）或者做快照; 要考慮 併發控制，是用鎖還是樂觀事務; 如果要 scale，可以走分散式或者主從複製。
氛圍挺輕鬆的，感覺面試官那時候已經有點累了，問題不像大廠那種特別標準化，更多是看你能不能靈活思考。
整體體驗
說實話，這次面試過程和傳統大廠（比如 Microsoft、Google）比起來要隨意很多，流程甚至有點混亂。 但另一方面，氛圍卻很輕鬆，不像 Meta、Amazon 那樣壓迫感強。
- 店面快問快答，主要考察反應速度和表達清晰度。
- Onsite coding 難度在 LeetCode medium ~ medium+ 的水準，基本常見題目變種，沒有特別變態的 hard。
- 系統設計環節更注重思考過程和落地能力，而不是唯一標準答案。
如果有同學想準備類似 xAI 或者其他初創公司的面試，建議除了 LeetCode 基礎題，還可以練一些 簡化版系統設計（cache、in-memory store、search trie 這種）。
xAI SWE 面試 常見問題
1. 面試流程相關
Q： xAI 的 SWE 面試流程大概是怎樣的？
A： 一般是 OA → Technical Interviews（2-3 輪 coding）→ System Design → Behavioral / Culture Fit。 整體流程和頂級矽谷公司類似，但 coding 偏重實戰，system design 偏重 scalability + MLinfra，BQ 會涉及 Elon Musk 風格的“第一性原理”思維。
Q： 面試週期多久？
A： 通常在 2-4 周完成，如果是 hot hiring，會加快到 1-2 周。
2. Coding 環節
Q： 代碼題難度如何？
A： 難度和 LeetCode Hard 接近，強調優化思維和 clean code。 考察數據結構（Graph / Heap / Trie / Segment Tree）和演算法（DP / Greedy / Search / Bit manipulation）居多。
Q： 會考 ML coding 嗎？
A： 偶爾會有，比如實現一個簡化版 Transformer component，或寫一個高效的 tokenizer。 但大部分是通用演算法題。
3. 系統設計
Q： 系統設計會偏向哪類問題？
A： 偏向 大规模分布式系统 + AI infra，比如：
- 設計一個高輸送量的 log ingestion pipeline
- 設計一個模型 serving 系統，支援即時推理和多版本 A/B 測試
- 如何構建可擴展的向量搜尋引擎
Q： 面試官會關注什麼？
A： Scalability、低延遲、高可靠性、數據一致性，以及是否能用“第一性原理”推導系統結構，而不是背八股。
4. Behavioral
Q： xAI 的文化面試重點是什麼？
A： Elon Musk 的團隊文化強調：
- 追求 first principles thinking（能拆解複雜問題到基本原理再推演解決方案）
- 強調 高强度执行（能不能獨立推動 0→1 專案）
- 对 AI 和社會影響 的看法（你是否真心相信 xAI 的 mission，而不是只是跳槽）
Q： 有什麼常見問題？
A:
- Tell me about a time you solved a problem others thought impossible.
- If you had to design an AI system from scratch with limited compute, how would you approach it?
- What motivates you to join xAI over OpenAI/Google/Anthropic?
5. 準備建議
- 刷题：LeetCode Hard + 系統設計案例
- Infra 知識：熟悉分散式系統、資料庫、模型 serving
- 文化匹配：準備好講述自己對 AI 的長期 vision
- 練習表達：面試官喜歡簡潔、邏輯清晰的解釋，不喜歡拐彎抹角
面試從來不是一個人的戰鬥
Programhelp 團隊由來自 Amazon、Google、Oxford 等背景的導師組成，專注於 OA、VO、Onsite 的全流程輔導。 無論是實時語音助攻、debug 提醒，還是類比面試演練，我們都能幫你在有限的時間里少走彎路。 很多學員靠著這套體系，順利拿到心儀公司的 offer。
